埃森哲-人工智能,助力中国经济增长
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�工智�� 助力中国经济
�长
马克•珀迪、 邱静、 陈笑冰
全新生产要素崭露头角 三种途径， 引领增长 前进之道 三大维度， 创造价值
目录
4 10 13 16
2
人工智能： 助力中国经济增长
当前， 仅靠增加资本和劳动力， 中国已无法复制过 往的高速经济增长。 然而， 令人欣喜的是， 作为一项 正在崛起的全新生产要素， 人工智能有望变革中国 经济发展的基础。
资料来源： 埃森哲分析
专家系统
数据可视化
9
人工智能： 助力中国经济增长
三种途径， 引领增长
作为全新的生产要素， 人工智能将至少在三个重要方面推动增长。 首先， 它可以创造一种新的虚拟劳 术与能力。 第三， 像以往的其他技术一样， 人工智能还能推动创新。 假以时日， 当各经济体不再只是利 转型。
动力， 我们称这种效应为 “智能自动化” 。 第二， 人工智能可以补充和提高现有劳动力和实物资本的技 用人工智能改变生产方式， 而是借助它积极开辟新的发展空间， 人工智能必将广泛、 深刻地推进结构
不仅如此， 人工智能还能以某种实体资产形式存在， 如
促进经济增长。 诚然， 上世纪出现的一系列重大技术突破， 术显著提高了生产率， 却并未缔造出全新的劳动力量。
工智能型资产的表现将随着时间推移愈发出色， 凭借的便 基于分析与建模， 我们将清晰地阐明： 一旦人工智能被
诸如电力、 铁路和信息技术， 皆遵循此道。 然而， 尽管这些技 今天， 我们正目睹另一类新技术的崛起， 它们通常被统
球数据量的年均复合增长率 （CAGR） 高达50%以上。 正如
自2010年以来， 随着我们身边更多设备实现互联， 全
8
人工智能： 助力中国经济增长
图7. 正在崛起的人工智能技术
人工智能技术 音频处理 计算机视觉
说明性解决方案 虚拟代理
感知
身份分析
自然语言处理 理解 知识表达
认知机器人
语音分析
推荐系统 机器学习 行动
图4. 中国全要素生产率增速， 2000 2015年 （％）
资料来源： 美国经济咨商局， 经济数据总库
5 人工智能： 助力中国经济增长
挑战性； 然而， 由此作出全盘论断却有失偏颇。 增长的影响。
尽管对中国而言， 很多经济数据向我们昭示了未来的 在悲观论述中被遗忘的关键因素， 正是新技术对经济 基于 传统理论， 资本 和劳动力是推动经济增长的两
成为一种全新的生产要素， 将会实现怎样的增长？
图5. 人工智能作为新生产要素的经济增长模型
我们对传统增长模型做了调整， 将人工智能作为新的生产要素纳入其中。
Leabharlann Baidu
传统增长模型 资本
+
劳动力
+
全要素生产率
增长 新的增长模型 资本
+
劳动力
+
全要素生产率
+
人工智能
资料来源： 埃森哲分析
6
备注：
表示该要素有所变化。
人工智能作为新生产要素的 预计增长情况
人工智能带来的额外增长
2035年中国经济总增加值 (Gross Value Added) （10亿美元）
资料来源： 埃森哲和经济学前沿公司 （Frontier Economics）
人口是把双刃剑。 人口红利正在衰减， 这 对中国经济无疑是重大挑战； 然而， 借助 人工智能的增强效应， 中国将再次受益 4 于庞大的人口基数。
5
并采取行动加以弥合。 如果遇到了无法回答的问题， 机器人 人工智能的自学功能意味着工作完成方式的根本性变
1 规模的人工智能市场。
中国的决策者们正与这一宝贵机遇同行。 自2014
发展规划” ， 以及 “ ‘互联网+’ 人工智能三年行动实施
缺和资本收缩颠覆了旧有增长模式， 生产率的改善也 后劲不足。
已不言而喻――其目标是截至2018年， 打造 “千亿级” 为了成功推进这一议程， 政策制定者和企业领导
项变革性技术的聚合， 各经济体正在步入一个崭新时 制， 开创新的价值与增长源泉。 代――人工智能 （AI） 有望克服资本和劳动力等实体限
智能自动化
一系列有别于 传统自动化解决方案的特性， 创造着显著 增长。 其第一项特征在于， 能够自动执行实体环境中那些需
在人工智能 助推下， 新一波智能自动化浪潮正基于
规模的重复性工作进行自我学习。
智能自动化的第三项、 亦是最强大的特征， 则是基于大 聊天机器人的广泛采用正是这方面的绝佳示例。 这种
1.无限制获取计算能力。 2.大数据的增长。
时， 数据存储也已更为丰足。
两大关键因素正在助推人工智能的发展：
全球公共云计算市场在 2015年已达近700 亿美元； 同
都柏林大学计算机科学教授巴里•史密斯 （Barry Smyth） 所 说： “ 数 据对于人 工智能的重要性 好比人 类离不开食 胀正不断促进人工智能的完善。 物。 ” 因此， 在现今更加数字化的世界中， 数据的指数级膨
2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5
工作适龄人口 增长率
资料来源： 牛津经济研究院
“全要素生产率” （TFP） 是用以评价某一经济体对现有资本和劳动力利用效率的关键指标。 数据显示， 过去十年来中国的 全要素生产率增长已大幅放缓。
7 6 5 4 3 2 1 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
3 而如今， 虚拟助手几天便可完成。
大 “生产要素” （参见图 5） 。 当二者之一的数量上升、 或是 进步的经济增长则反映在全要素生产率 （TFP） 的提高上。
被更有效地利用时， 便会产生经济增长。 源自创新和技术 经济学家一直认为， 新技术是通过提高全要素生产率来
机器人和智能机器。 与机器设备和建筑等传统资产不同， 人 是传统资产所不具备的自学能力。
图2. 中国固定资产投资， 2000 2016年 （万亿人民币， %）
中国国内的资产投资增长已放缓。
60 50 40 30 20 10 0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
行动
人工智能系统可以借助专家系统和推 助制动功能便是这方面的实例。
理引擎等技术采取行动， 或是指导实 体世界的活动。 汽车的自动驾驶和辅
断适应的特征。 人工智能在许多行业中已得到了一定程度
上述三类能力都是基于从经验中学习、 并随着时间不
的普及， 未来， 这一趋势会更快铺开， 人工智能将深刻融入 我们的日常生活。
样的增长潜力。 对中国而言， 答案便是经济预期增长率的明 如 图 6 所 示，我 们 共 研 究了三种 情 境 。 第一种 情 境
是 “一如既往” ， 即假设不存在人工智能效应； 第二种情境 表明， 如果维持传统观点――人工智能只是全要素生产率 凸显出， 当人工智能构成一项新的生产要素， 将会产生革命 才是人工智能真正的潜力所在。 的增强因素， 其对经济增长的促进相当有限； 第三种情境则 性的影响。 事实上， 对传统生产要素的有效补充和显著增强
机器人实际上是一种以声音或文字方式开展对话的计算机 名尽职尽责的员工， 聊天机器人始终认识到自己的知识差距 便会将其转交给人类同事， 然后观察人们如何作出解答。
程序。 埃森哲近期一项调查发现， 68%的受访中国企业领导
8 就像一 者正在使用智能虚拟助手打造更出色的客户互动。
要敏捷性和适应性的复杂任务。 试想在仓库中拣选物品的 工作――以往总要员工穿行于拥挤空间并避开移动的障碍 物。 现在， 美国加州Fetch Robotics公司推出的机器人利用 激光和 3D 距离感应器， 可以安全地穿梭于仓库中， 同工人 大多数货物。
30 25 20 15 10 5 0
固定资产投资 增长率
资料来源： 中国国家统计局
图3. 中国工作适龄人口数， 2000 2035年 （百万人， %）
可供填补空缺岗位的人口正在减少。
1050 1000 950 900 850 800 750
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
16 14 12 10 8 6 4 2 0
国内生产总值 增长率
资料来源： 中国国家统计局
国经济取得了长足发展。 而今， 随着中国经济逐步成熟， 这 种做法已不再奏效。 作为过去三十年的经济引擎， 固定资产 投资如今面临产能过剩、 企业高负债和房地产过度投资的 图2和图3） 。 严重困扰。 同时， 适龄工作人口的增长也在迅速放慢 （参见
三十年间， 通过充分利用人口红利和大量资本投入， 中
下。 我们此前的研究表明， 尽管在经济快速增长时期， 中国 而且在近期， 这种增长势头已显著弱化 （参见图4） 。
经济放缓也凸显了中国的另一薄弱环节――生产率低
2 的生产率提升令人瞩目， 但其水平仍远远落后于发达国家；
4
人工智能： 助力中国经济增长
李德毅， 中国工程院院士
7
人工智能： 助力中国经济增长
（Marvin Minsky） 和约翰•麦卡锡 （John McCarthy） 为代表的一批计算机科学家逐步奠定了其主要 理论和技术基础。 今天， 这一术语是指能够以不同方式组合的多种技术， 由此具备以下能力：
何为人工智能？
人工智能并非是一个 全新概念――在过去 70 年中， 以阿兰 • 图灵 （ Alan Turing ） 、 马文• 明斯基
作资本和劳动力两种实体要素的结合。 人工智能能够以更
要充分理解人工智能的革命性影响， 我们必须将其看
大的规模和更快的速度复制劳动行为， 甚至执行某些超出 人类能力的任务。 此外， 虽然深入学习能力较人类还稍逊 一筹， 但某些领域中， 它却拥有着超越人类的学习速度。 例 如， 审核1,000份法律文件以往需要三人耗时六个月之久，
人工智能： 助力中国经济增长
图6. 中国经济增长的三种情境模拟
人工智能作为新的生产要素， 可以为中国经济带来巨大的增长机遇。
6,280 831 831
26,275
26,275
26,275
中国经济总增加值
人工智能对全要素生产率的提升作用
未引入人工智能的 预计增长情况
人工智能仅影响全要素生产率的 预计增长情况
感知
例如， 计算机视觉和音频处理技术能 够通过捕捉和处理图像、 声响及语音， 工作效率的实际例证。 主动感知周围的世界。 面部识别功能 在边境检查站的使用， 即是以此提高
理解
自然语言处理和推理引擎赋予人工智 能 系 统 分析 和 理 解 所 收 集 信息 的 能 能， 由此辅助搜索引擎工作。 力。 此类技术可用于支持语言翻译功
但我们无需对长期预测持悲观态度。 随着近期多
者必须积极准备， 并用实际行动构建人工智能广泛普 视为另一种生产力强化器； 而是务必清醒地认识到， 人 工智能可以从根本上转变经济增长方式。
及的未来。 在该过程中， 政商领袖们不应只将人工智能
智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点。
事实上， 埃森哲近期的分析表明： 到2035年， 人工
视为新的生产要素， 而不只是生产率增强工具， 将会激发怎 显提升。
称为 “人工智能” （请参考 “何为人工智能？ ” 部分） 。 许多人 认为， 人工智能与过去的技术突破并无二致。 若是基于这一 何实质性变革。 观点， 那我们就只能期待某种程度的增长， 却不会迎来任 试想， 如果人工智能不仅能够提高全要素生产率， 更可
本投入和劳动队伍规模的效果一直在减弱。 对大多数 发达经济体来说， 仅凭两种传统生产驱动因素， 已无 力维持过去数十年来稳定发展的繁荣状态。 中国的情形亦是如此。 经济增幅放缓， 劳动力短 全球范围内， 就助推经济进步而言， 单纯扩大资 年起， 政府陆续启动了一系列国家经济振兴计划， 其中 包括 “十三五规划” 、 “中国制造 2025” 、 “机器人产业 方案” 等。 人工智能在中国经济发展中的优先级地位
3
人工智能： 助力中国经济增长
全新生产要素崭露头角
过去十年， 中国的国内生产总值增速一直呈下滑态势 （参见图1） ； 以往推动经济扩张的要素正明显失去 动力。 同时， 经济效率的提升速度也在不断走低。
图1. 中国国内生产总值及其增长状况 （万亿人民币， %）
中国国内生产总值的增速已逐步趋缓。
80 70 60 50 40 30 20 10 0
�长
马克•珀迪、 邱静、 陈笑冰
全新生产要素崭露头角 三种途径， 引领增长 前进之道 三大维度， 创造价值
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人工智能： 助力中国经济增长
当前， 仅靠增加资本和劳动力， 中国已无法复制过 往的高速经济增长。 然而， 令人欣喜的是， 作为一项 正在崛起的全新生产要素， 人工智能有望变革中国 经济发展的基础。
资料来源： 埃森哲分析
专家系统
数据可视化
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人工智能： 助力中国经济增长
三种途径， 引领增长
作为全新的生产要素， 人工智能将至少在三个重要方面推动增长。 首先， 它可以创造一种新的虚拟劳 术与能力。 第三， 像以往的其他技术一样， 人工智能还能推动创新。 假以时日， 当各经济体不再只是利 转型。
动力， 我们称这种效应为 “智能自动化” 。 第二， 人工智能可以补充和提高现有劳动力和实物资本的技 用人工智能改变生产方式， 而是借助它积极开辟新的发展空间， 人工智能必将广泛、 深刻地推进结构
不仅如此， 人工智能还能以某种实体资产形式存在， 如
促进经济增长。 诚然， 上世纪出现的一系列重大技术突破， 术显著提高了生产率， 却并未缔造出全新的劳动力量。
工智能型资产的表现将随着时间推移愈发出色， 凭借的便 基于分析与建模， 我们将清晰地阐明： 一旦人工智能被
诸如电力、 铁路和信息技术， 皆遵循此道。 然而， 尽管这些技 今天， 我们正目睹另一类新技术的崛起， 它们通常被统
球数据量的年均复合增长率 （CAGR） 高达50%以上。 正如
自2010年以来， 随着我们身边更多设备实现互联， 全
8
人工智能： 助力中国经济增长
图7. 正在崛起的人工智能技术
人工智能技术 音频处理 计算机视觉
说明性解决方案 虚拟代理
感知
身份分析
自然语言处理 理解 知识表达
认知机器人
语音分析
推荐系统 机器学习 行动
图4. 中国全要素生产率增速， 2000 2015年 （％）
资料来源： 美国经济咨商局， 经济数据总库
5 人工智能： 助力中国经济增长
挑战性； 然而， 由此作出全盘论断却有失偏颇。 增长的影响。
尽管对中国而言， 很多经济数据向我们昭示了未来的 在悲观论述中被遗忘的关键因素， 正是新技术对经济 基于 传统理论， 资本 和劳动力是推动经济增长的两
成为一种全新的生产要素， 将会实现怎样的增长？
图5. 人工智能作为新生产要素的经济增长模型
我们对传统增长模型做了调整， 将人工智能作为新的生产要素纳入其中。
Leabharlann Baidu
传统增长模型 资本
+
劳动力
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全要素生产率
增长 新的增长模型 资本
+
劳动力
+
全要素生产率
+
人工智能
资料来源： 埃森哲分析
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备注：
表示该要素有所变化。
人工智能作为新生产要素的 预计增长情况
人工智能带来的额外增长
2035年中国经济总增加值 (Gross Value Added) （10亿美元）
资料来源： 埃森哲和经济学前沿公司 （Frontier Economics）
人口是把双刃剑。 人口红利正在衰减， 这 对中国经济无疑是重大挑战； 然而， 借助 人工智能的增强效应， 中国将再次受益 4 于庞大的人口基数。
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并采取行动加以弥合。 如果遇到了无法回答的问题， 机器人 人工智能的自学功能意味着工作完成方式的根本性变
1 规模的人工智能市场。
中国的决策者们正与这一宝贵机遇同行。 自2014
发展规划” ， 以及 “ ‘互联网+’ 人工智能三年行动实施
缺和资本收缩颠覆了旧有增长模式， 生产率的改善也 后劲不足。
已不言而喻――其目标是截至2018年， 打造 “千亿级” 为了成功推进这一议程， 政策制定者和企业领导
项变革性技术的聚合， 各经济体正在步入一个崭新时 制， 开创新的价值与增长源泉。 代――人工智能 （AI） 有望克服资本和劳动力等实体限
智能自动化
一系列有别于 传统自动化解决方案的特性， 创造着显著 增长。 其第一项特征在于， 能够自动执行实体环境中那些需
在人工智能 助推下， 新一波智能自动化浪潮正基于
规模的重复性工作进行自我学习。
智能自动化的第三项、 亦是最强大的特征， 则是基于大 聊天机器人的广泛采用正是这方面的绝佳示例。 这种
1.无限制获取计算能力。 2.大数据的增长。
时， 数据存储也已更为丰足。
两大关键因素正在助推人工智能的发展：
全球公共云计算市场在 2015年已达近700 亿美元； 同
都柏林大学计算机科学教授巴里•史密斯 （Barry Smyth） 所 说： “ 数 据对于人 工智能的重要性 好比人 类离不开食 胀正不断促进人工智能的完善。 物。 ” 因此， 在现今更加数字化的世界中， 数据的指数级膨
2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5
工作适龄人口 增长率
资料来源： 牛津经济研究院
“全要素生产率” （TFP） 是用以评价某一经济体对现有资本和劳动力利用效率的关键指标。 数据显示， 过去十年来中国的 全要素生产率增长已大幅放缓。
7 6 5 4 3 2 1 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
3 而如今， 虚拟助手几天便可完成。
大 “生产要素” （参见图 5） 。 当二者之一的数量上升、 或是 进步的经济增长则反映在全要素生产率 （TFP） 的提高上。
被更有效地利用时， 便会产生经济增长。 源自创新和技术 经济学家一直认为， 新技术是通过提高全要素生产率来
机器人和智能机器。 与机器设备和建筑等传统资产不同， 人 是传统资产所不具备的自学能力。
图2. 中国固定资产投资， 2000 2016年 （万亿人民币， %）
中国国内的资产投资增长已放缓。
60 50 40 30 20 10 0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
行动
人工智能系统可以借助专家系统和推 助制动功能便是这方面的实例。
理引擎等技术采取行动， 或是指导实 体世界的活动。 汽车的自动驾驶和辅
断适应的特征。 人工智能在许多行业中已得到了一定程度
上述三类能力都是基于从经验中学习、 并随着时间不
的普及， 未来， 这一趋势会更快铺开， 人工智能将深刻融入 我们的日常生活。
样的增长潜力。 对中国而言， 答案便是经济预期增长率的明 如 图 6 所 示，我 们 共 研 究了三种 情 境 。 第一种 情 境
是 “一如既往” ， 即假设不存在人工智能效应； 第二种情境 表明， 如果维持传统观点――人工智能只是全要素生产率 凸显出， 当人工智能构成一项新的生产要素， 将会产生革命 才是人工智能真正的潜力所在。 的增强因素， 其对经济增长的促进相当有限； 第三种情境则 性的影响。 事实上， 对传统生产要素的有效补充和显著增强
机器人实际上是一种以声音或文字方式开展对话的计算机 名尽职尽责的员工， 聊天机器人始终认识到自己的知识差距 便会将其转交给人类同事， 然后观察人们如何作出解答。
程序。 埃森哲近期一项调查发现， 68%的受访中国企业领导
8 就像一 者正在使用智能虚拟助手打造更出色的客户互动。
要敏捷性和适应性的复杂任务。 试想在仓库中拣选物品的 工作――以往总要员工穿行于拥挤空间并避开移动的障碍 物。 现在， 美国加州Fetch Robotics公司推出的机器人利用 激光和 3D 距离感应器， 可以安全地穿梭于仓库中， 同工人 大多数货物。
30 25 20 15 10 5 0
固定资产投资 增长率
资料来源： 中国国家统计局
图3. 中国工作适龄人口数， 2000 2035年 （百万人， %）
可供填补空缺岗位的人口正在减少。
1050 1000 950 900 850 800 750
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
16 14 12 10 8 6 4 2 0
国内生产总值 增长率
资料来源： 中国国家统计局
国经济取得了长足发展。 而今， 随着中国经济逐步成熟， 这 种做法已不再奏效。 作为过去三十年的经济引擎， 固定资产 投资如今面临产能过剩、 企业高负债和房地产过度投资的 图2和图3） 。 严重困扰。 同时， 适龄工作人口的增长也在迅速放慢 （参见
三十年间， 通过充分利用人口红利和大量资本投入， 中
下。 我们此前的研究表明， 尽管在经济快速增长时期， 中国 而且在近期， 这种增长势头已显著弱化 （参见图4） 。
经济放缓也凸显了中国的另一薄弱环节――生产率低
2 的生产率提升令人瞩目， 但其水平仍远远落后于发达国家；
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人工智能： 助力中国经济增长
李德毅， 中国工程院院士
7
人工智能： 助力中国经济增长
（Marvin Minsky） 和约翰•麦卡锡 （John McCarthy） 为代表的一批计算机科学家逐步奠定了其主要 理论和技术基础。 今天， 这一术语是指能够以不同方式组合的多种技术， 由此具备以下能力：
何为人工智能？
人工智能并非是一个 全新概念――在过去 70 年中， 以阿兰 • 图灵 （ Alan Turing ） 、 马文• 明斯基
作资本和劳动力两种实体要素的结合。 人工智能能够以更
要充分理解人工智能的革命性影响， 我们必须将其看
大的规模和更快的速度复制劳动行为， 甚至执行某些超出 人类能力的任务。 此外， 虽然深入学习能力较人类还稍逊 一筹， 但某些领域中， 它却拥有着超越人类的学习速度。 例 如， 审核1,000份法律文件以往需要三人耗时六个月之久，
人工智能： 助力中国经济增长
图6. 中国经济增长的三种情境模拟
人工智能作为新的生产要素， 可以为中国经济带来巨大的增长机遇。
6,280 831 831
26,275
26,275
26,275
中国经济总增加值
人工智能对全要素生产率的提升作用
未引入人工智能的 预计增长情况
人工智能仅影响全要素生产率的 预计增长情况
感知
例如， 计算机视觉和音频处理技术能 够通过捕捉和处理图像、 声响及语音， 工作效率的实际例证。 主动感知周围的世界。 面部识别功能 在边境检查站的使用， 即是以此提高
理解
自然语言处理和推理引擎赋予人工智 能 系 统 分析 和 理 解 所 收 集 信息 的 能 能， 由此辅助搜索引擎工作。 力。 此类技术可用于支持语言翻译功
但我们无需对长期预测持悲观态度。 随着近期多
者必须积极准备， 并用实际行动构建人工智能广泛普 视为另一种生产力强化器； 而是务必清醒地认识到， 人 工智能可以从根本上转变经济增长方式。
及的未来。 在该过程中， 政商领袖们不应只将人工智能
智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点。
事实上， 埃森哲近期的分析表明： 到2035年， 人工
视为新的生产要素， 而不只是生产率增强工具， 将会激发怎 显提升。
称为 “人工智能” （请参考 “何为人工智能？ ” 部分） 。 许多人 认为， 人工智能与过去的技术突破并无二致。 若是基于这一 何实质性变革。 观点， 那我们就只能期待某种程度的增长， 却不会迎来任 试想， 如果人工智能不仅能够提高全要素生产率， 更可
本投入和劳动队伍规模的效果一直在减弱。 对大多数 发达经济体来说， 仅凭两种传统生产驱动因素， 已无 力维持过去数十年来稳定发展的繁荣状态。 中国的情形亦是如此。 经济增幅放缓， 劳动力短 全球范围内， 就助推经济进步而言， 单纯扩大资 年起， 政府陆续启动了一系列国家经济振兴计划， 其中 包括 “十三五规划” 、 “中国制造 2025” 、 “机器人产业 方案” 等。 人工智能在中国经济发展中的优先级地位
3
人工智能： 助力中国经济增长
全新生产要素崭露头角
过去十年， 中国的国内生产总值增速一直呈下滑态势 （参见图1） ； 以往推动经济扩张的要素正明显失去 动力。 同时， 经济效率的提升速度也在不断走低。
图1. 中国国内生产总值及其增长状况 （万亿人民币， %）
中国国内生产总值的增速已逐步趋缓。
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